論文の概要: SRLGRN: Semantic Role Labeling Graph Reasoning Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03604v2
• Date: Wed, 18 Nov 2020 15:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:30:02.666905
• Title: SRLGRN: Semantic Role Labeling Graph Reasoning Network
• Title（参考訳）: SRLGRN:Semantic Role Labeling Graph Reasoning Network
• Authors: Chen Zheng, Parisa Kordjamshidi
• Abstract要約: この研究は、マルチホップ質問応答(QA)に対する学習と推論の課題を扱う。 本稿では,文の意味構造に基づくグラフ推論ネットワークを提案し,段落間の推論経路を学習する。 提案手法は,最近の最先端モデルと比較して,HotpotQAトラクタ設定ベンチマークにおける競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.06211725256875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work deals with the challenge of learning and reasoning over multi-hop question answering (QA). We propose a graph reasoning network based on the semantic structure of the sentences to learn cross paragraph reasoning paths and find the supporting facts and the answer jointly. The proposed graph is a heterogeneous document-level graph that contains nodes of type sentence (question, title, and other sentences), and semantic role labeling sub-graphs per sentence that contain arguments as nodes and predicates as edges. Incorporating the argument types, the argument phrases, and the semantics of the edges originated from SRL predicates into the graph encoder helps in finding and also the explainability of the reasoning paths. Our proposed approach shows competitive performance on the HotpotQA distractor setting benchmark compared to the recent state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: この研究は、マルチホップ質問応答(QA)に対する学習と推論の課題を扱う。 本稿では,文の意味的構造に基づくグラフ推論ネットワークを提案する。 提案したグラフは、タイプ文(クエクション、タイトル、その他の文)のノードを含む異質な文書レベルグラフであり、引数をノードとして含み、エッジとして述語する文ごとにサブグラフをラベル付けするセマンティックロールである。 SRLから派生した引数の型、引数のフレーズ、エッジの意味をグラフエンコーダに組み込むことは、推論パスの発見と説明可能性にも役立ちます。 提案手法は,最近の最先端モデルと比較して,HotpotQAトラクタ設定ベンチマークにおける競合性能を示す。

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